单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
三线表是在word中整理的
复制到word里面 再调整，spss的输出 是无法显示成三线表的，所以的论文要求三线表格都是复制出来后 再手工整理的
正确使用t检验与方差分析方法对于正态或近似正态分布且各组数据变异程度相近（具有方差齐性）的计量资料，常用t检验和方差分析方法进行统计处理。t检验主要适用于单因子两组间均数的比较，而不适合于单因子3组及组间均数的比较。方差分析则不仅适用于两组间均数的比较〔此时，同一问题中方差分析F值＝（t值）2，F界值＝（t界值）2，方差分析与t检验结论相同〕，而且也适合于3组及组间均数的比较（包括各均数间的两两比较），还可以进行多因子试验数据等的分析处理。可见，t检验完全可以由方差分析替代，反之则不然。在发表的科研论文中，应当用方差分析的单因子3组及组间均数的比较，错用t检验的情况屡见不鲜。例如某论文试验数据如下。（n＝10，x±sx）组别ABCDEF重量（g）18.7±1.125。5±0.728。4±0.836。1±1.154。4±1.358。3±1.6这是单因子6组间均数的比较问题，基本符合正态分布和方差齐性条件，应当用方差分析进行统计处理，但文中错用了t检验。错用t检验的主要后果是，在对其中某两组间均数比较时，其余各组数据没有被利用，造成对试验误差的估计
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